凸优化系列—

《流浪地球》：当太阳将要死去，让我们带着地球去流浪逝去的往昔
春节假期，看了两场电影，今天的《流浪地球》看得震撼至极。影片改编于刘慈欣的同名小说，观影之前特意在微信读书上阅读完了那个短篇。图片发自App我对科幻其实是无感的。拗不过孩子们的期盼，还是跟他们一起去了影院。看完之后才知道自己是多么浅薄。电影的效果跟书籍是无法相比的。看完书已经折服于大刘的想象力了，看完电影更加感叹导演的尽心竭力，正如预告片中所言，郭帆与他的队友在四年的时间里，将影片做到了最优化。试
数学建模、运筹学之非线性规划 AgentSmart 算法学习算法动态规划线性代数线性规划
数学建模、运筹学之非线性规划一、最优化问题理论体系二、梯度下降法——无约束非线性规划三、牛顿法——无约束非线性规划四、只包含等值约束的拉格朗日乘子法五、不等值约束非线性规划与KKT条件一、最优化问题理论体系最优化问题旨在寻找全局最优值（或为最大值，或为最小值）。最优化问题一般可以分为两个部分：目标函数与约束条件。该问题的进一步细分也是根据这两部分的差异。最优化问题根据变量的取值范围不同可以划分为一
数学建模笔记——动态规划 liangbm3 数学建模笔记数学建模笔记动态规划 python 背包问题算法优化问题
数学建模笔记——动态规划动态规划1.模型原理2.典型例题2.1例1凑硬币2.2例2背包问题3.python代码实现3.1例13.2例2动态规划1.模型原理动态规划是运筹学的一个分支，通常用来解决多阶段决策过程最优化问题。动态规划的基本想法就是将原问题转换为一系列相互联系的子问题，然后通过逐层地推来求得最后的解。目前，动态规划常常出现在各类计算机算法竞赛或者程序员笔试面试中，在数学建模中出现的相对较
数学建模笔记—— 非线性规划 liangbm3 数学建模笔记数学建模笔记 python matlab 非线性规划算法学习优化问题
数学建模笔记——非线性规划非线性规划1.模型原理1.1非线性规划的标准型1.2非线性规划求解的Matlab函数2.典型例题3.matlab代码求解3.1例1一个简单示例3.2例2选址问题1.第一问线性规划2.第二问非线性规划非线性规划非线性规划是一种求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法。运筹学的一个重要分支。20世纪50年代初,库哈(H.W.Kuhn)和托克(A.W.T
[01] 动态规划解题套路框架 _魔佃_
本文解决几个问题：动态规划是什么？解决动态规划问题有什么技巧？如何学习动态规划？刷题刷多了就会发现，算法技巧就那几个套路。所以本文放在第一章，来扒一扒动态规划的裤子，形成一套解决这类问题的思维框架，希望能够成为解决动态规划问题的一部指导方针。本文就来讲解该算法的基本套路框架，下面上干货。labuladong的算法小抄首先，动态规划问题的一般形式就是求最值。动态规划其实是运筹学的一种最优化方法，只不
最大熵模型（Maximum entropy model） Fang Suk 机器学习最大熵模型最大熵最大熵原理指数族分布
最大熵模型（Maximumentropymodel）本文你将知道：什么是最大熵原理，最大熵模型最大熵模型的推导（约束最优化问题求解）最大熵模型的含义与优缺点1最大熵原理最大熵原理：在满足已知约束条件的模型集合中，选择熵最大的模型。熵最大，对应着随机性最大。最大熵首先要满足已知事实，对于其他未知的情况，不做任何的假设，认为他们是等可能性的，此时随机性最大。2最大熵模型最大熵原理是统计学习的一般原理，
最优化方法Python计算：一元函数搜索算法——二分法戌崂石最优化方法最优化方法 python
设一元目标函数f(x)f(x)f(x)在区间[a0,b0]⊆R[a_0,b_0]\subseteq\text{R}[a0,b0]⊆R（其长度记为λ\lambdaλ）上为单峰函数，且在(a0,b0)(a_0,b_0)(a0,b0)内连续可导，即其导函数f′(x)f'(x)f′(x)在(a0,b0)(a_0,b_0)(a0,b0)内连续。在此增强的条件下，可以加速迭代计算压缩区间的过程。仍然设置计算精
动态规划算法：我不会JAVA！算法动态规划
动态规划算法简介动态规划（DynamicProgramming,DP）是一种将复杂问题分解为更简单的子问题来求解的算法思想。它通过保存中间子问题的解，避免了重复计算，从而大大提高了解决问题的效率。动态规划通常用于求解最优化问题，比如最短路径、最大收益等。动态规划解题步骤确定状态：明确在问题的某一步中，需要存储什么信息来描述子问题的解。状态转移方程：找出如何通过前一步的状态来得到当前状态，即如何递推
最高效的学习方法君子务本2022
在信息爆炸的时代，我们需要面对的挑战与日俱增，学习是我们提升能力，增加代偿的必由之路！可是时间和注意力这些稀缺资源注定越来越稀缺，我们怎么在有限的时间内取得最好学习效果是我们今天每一个人都必须解决的问题。万维钢的《精英日课》分享了一个实现学习效率最优化的比例，今天读来受益匪浅。写此笔记作为的开篇之作，向万维钢老师致谢，向亚利桑那大学和布朗大学的研究者致敬！三个知识点：学习区、心流、喜欢公式1、学习
凸优化学习之旅还有你Y 最优化学习
目录标题专业名词MM算法CCP算法：代码说明SCA算法：连续松弛梯度投影算法分支定界搜索法凸问题辨别OA算法λ-representationADMM算法代码说明BCD算法BCD（BlockCoordinateDescent）代码示例与ADMM的区别总结2024年5月6日15:15:26专业名词DC问题：DifferenceofConvex。Difference理解为差，convex是凸，DC问题就
提醒一下技术人，你是不是陷入局部最优了 ngu2008
首先看一张函数图像：函数图像很明显，这个函数最小值点在E点，而A、C、G是函数的局部极小值点。我读书期间学的数学专业，研究的方向就是最优化算法，说的直白点，就是找函数的最小值点，如果得找到了E点就说明成功了，可是如果只找到了A、C、G中的一个就停滞，这时算法就陷入局部最优了，这个时候就需要修改算法，需要加入一些扰动或者其他策略，避免函数陷入局部最优解，所以最优化算法有一个非常重要的点就是要避免算法
没有免费的午餐定理做程序员的第一天机器学习人工智能机器学习
没有免费午餐定理（NoFreeLunchTheorem，NFL）是由Wolpert和Macerday在最优化理论中提出的．没有免费午餐定理证明：对于基于迭代的最优化算法，不存在某种算法对所有问题（有限的搜索空间内）都有效．如果一个算法对某些问题有效，那么它一定在另外一些问题上比纯随机搜索算法更差．也就是说，不能脱离具体问题来谈论算法的优劣，任何算法都有局限性．必须要“具体问题具体分析”．没有免费午
LED恒流驱动芯片方案合集-主要应用于热门行业智能家居调光、RGB五路摄影灯补光灯、12V升压汽车车灯、调光电源模块、大功率舞台灯、太阳能灯带、应急灯、显示器背光等LED恒流驱动方案远翔调光芯片^13828798872 智能家居汽车计算机外设能源科技
深圳市雅欣控制技术有限公司，在芯片行业深耕二十载。是Feeling和MST在深圳的一级代理商。致力于推广销售电源管理芯片、LED驱动芯片和霍尔开关系列产品，为您提供最优化的解决方案、最优质的产品及咨询服务。远翔各型号应用分类：降压芯片：FP6161，FP6188，FP6150B，FP6151。升压芯片：FP5139，FP5207，FP5217，FP6291，FP6293，FP6296，FP6298
【算法】动态规划小匠码农数据结构与算法算法动态规划
文章目录一、动态规划概念二、算法思想三、算法步骤四、应用场景五、动态规划优缺点一、动态规划概念动态规划（DynamicProgramming，简称DP）是一种广泛应用于数学、计算机科学和经济学等领域的方法论。其核心思想是通过将复杂问题分解为相对简单的子问题，并存储子问题的解以避免冗余计算，从而显著提高计算效率。动态规划作为运筹学的一个分支，专注于解决决策过程的最优化问题。20世纪50年代初
Python实现贪心算法闲人编程 python python 贪心算法开发语言活动问题算法
目录贪心算法简介贪心算法的基本思想贪心算法的应用场景活动选择问题Python实现活动选择问题代码解释活动选择问题的解贪心算法的正确性分析贪心算法的其他应用贪心算法的局限性贪心算法的优化与变种总结贪心算法简介贪心算法（GreedyAlgorithm）是一种在求解最优化问题时的常用算法。它的核心思想是在每一步选择中都选择当前状态下看似最优的选项，希望通过一系列的局部最优选择能够得到全局最优解。由于其简
机器学习最优化方法之梯度下降 whemy
1、梯度下降出现的必然性利用最小二乘法求解线性回归的参数时，求解的过程中会涉及到矩阵求逆的步骤。随着维度的增多，矩阵求逆的代价会越来越大，而且有些矩阵没有逆矩阵，这个时候就需要用近似矩阵，影响精度。另外，在绝大多数机器学习算法情况下(如LR)，损失函数要复杂的多，根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种更普适的优化方法，这就是梯度下降。其实随机梯度下降才是实际应用中最常用的求解方法，但是其基础
动手学习深度学习——2.5 自动微分 X_Imagine 动手学习深度学习深度学习人工智能自动微分
2.5自动微分正如【2.4微积分】所说，微分是深度学习中几乎所有最优化算法的关键步骤。虽然求这些导数的计算过程很简单，只需要一些基本的微积分知识。但对于复杂的模型，手工计算参数的更新可能很痛苦(而且经常容易出错)。深度学习框架通过自动计算导数加快了这一工作，即自动微分（AutomaticDifferentiation）。在实践中，基于我们设计的模型，系统构建了一个计算图，跟踪哪些数据结合哪些操
运筹系列35：凸优化接口cvxpy IE06 运筹学
1.凸优化问题1.1QP问题目标函数二阶，约束一阶，称为Quadraticprogramming1.2.QCQP目标二阶，约束二阶，QuadraticalConstraintQuadraticProgramming。1.3.SOCPsecondorderconeprogram，本质上还是一个QP问题（约束条件进行平方）。1.4DCP一个问题能够由目标函数和一系列约束构造。如果问题遵从DCP规则，这
基于 Python 和 cvxpy 求解 SOCP 二阶锥规划问题 - Easy 优化 python 数学建模线性代数自动驾驶机器人
cvxpy:Python功能包，为凸优化提供方便使用的用户接口，适配多种求解器SOCP:Second-OrderConeProgramming，二阶锥规划convexoptimization-凸优化，nonlinearoptimization-非线性优化timecomplexity-时间复杂度，polynomial-time-多项式时间Euclideannorm-欧几里德范数文章目录什么是SOCP
深度学习之反向传播算法（backward()） Tomorrowave 人工智能深度学习算法人工智能
文章目录概念算法的思路概念反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。（误差的反向传播）算法的思路多层神经网络的教学过程反向传播算法为了说明这一点使用如下图所示处理具有两个输入和一
动态规划入门 & 线性动态规划益达915 算法动态规划线性DP 动态规划线性动态规划概念
参考文献：全国青少年信息学竞赛培训教材——复赛（陈合力游光辉编著）一、概念在多阶段决策的问题中，各阶段采取的决策，一般俩说是与空间或者时间相关的。决策依赖于当前状态，又随即引起状态的转移，一个决策序列就是在变化的状态中产生出来，故有动态的含义。我们称这种解决多阶段决策最优化的过程称为动态规划方法。例如在一个m*n的迷宫中，从左下角走到右上角可以看到，状态A和状态B应当属于同一个阶段。T可以从A走来
基于PPNSA+扰动算子的车间调度最优化matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图软件算法开发 MATLAB程序开发 #优化甘特图 PPNSA 扰动算子车间调度优化
目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理5.完整程序1.程序功能描述基于PPNSA+扰动算子的车间调度最优化matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图和优化收敛曲线。2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行3.核心程序......................................................
《原则》5 颜影忆
1:个体的激励机制必须符合群体的目标。自然创造了各种激励机制，促使追求自身利益的个体带来整体的进步2:现实为了整体趋向最优化，而不是为了个体。为整体做贡献，你就可能收货回报。3:通过快速试错以适应现实是无价的；不需要任何人的理解或引导，自然选择的试错就能实现改进。4:意识到你即是一切又什么都不是，并决定你想成为什么样子。5:你的未来取决于你的视角。
实验4：最优化模型实验一个毛毛虫电子科技大学数学实验练习题 matlab 数学建模
实验4：最优化模型实验4.1基础训练求函数极值求一元函数f(x)=exsinxf(x)=e^xsinxf(x)=exsinx在区间[0,9]内的最大值点、最大值,并绘制出函数图形,编写function程序文件返回2个参数,依次返回最大值点、最大值.提示：调用函数fminbnd计算;先绘制函数曲线,通过观察确定最大值点所在区间.参考函数如下：function[x0,y0]=fun代码:functio
最优化问题06-谢泼德引理凡有言说
谢泼德引理（Shephard'slemma）是微观经济学中的一个重要结论，可以由包络定理得到。在给定支出函数情况下，对p求偏导可得到希克斯需求函数。12
2019-10-04 学习极大似然估计与优化理论小郑的学习笔记
主要推导了一个公式推导MLE与LSE.jpeg即用极大似然估计（MLE）的角度去解多元线性回归其结果与最小二乘(LSE)解的结果是一样的，这一点我觉得很神奇。可以看这个解释例子https://www.cnblogs.com/little-YTMM/p/5700226.html2。学习数值分析，学习了两种优化，无约束最优化和有约束最优化。无约束最优化主要有梯度下降法牛顿法梯度下降法在接近极值的时候会
Logistic回归洛克黄瓜
Logistic回归假设有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合过程称作回归。训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。二值型输出分类器Sigmoid函数image.png为了实现Logistic回归分类器，在每个特征值上乘以一个回归系数，然后把所有值相加，将这个总和代入上述函数中，进而得到一个范围在0~1之间的数值。任何大于0.5的数据分为
模拟退火算法 aaa8db431342
学号：17020150083姓名:许学同原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_40562999/article/details/80853354【嵌牛导读】著名的模拟退火算法，它是一种基于蒙特卡洛思想设计的近似求解最优化问题的方法。【嵌牛鼻子】模拟退火算法【嵌牛正文】一点历史——如果你不感兴趣，可以跳过美国物理学家N.Metropolis和同仁在1953年发表研究复杂
LeetCode 动态规划专题 5：0-1 背包问题李威威
这一节我们介绍使用动态规划解决的一个非常经典的问题：0-1背包问题。0-1背包问题描述问题描述：有一个背包，它的容量为(Capacity)。现在有种不同的物品，编号为，其中每一件物品的重量为，价值为。问可以向这个背包中盛放哪些物品，使得在不超过背包容量的基础上，物品的总价值最大。这个问题其实是一个有约束的最优化问题。思路1：暴力解法。我们最容易想到的是暴力解法，因为每一件物品都可以放进背包，也可以
机器学习 | 凸/非凸目标函数 |非凸目标函数导致求解陷入局部最优 stone_fall 图像处理与机器学习
数学中最优化问题的一般表述是求取x∗∈χx^{*}\in\chix∗∈χ，使f(x∗)=min{f(x):x∈χ}f(x^{*})=min\{f(x):x\in\chi\}f(x∗)=min{f(x):x∈χ}，其中x是n维向量，χ\chiχ是x的可行域，f是χ\chiχ上的实值函数。凸优化问题是指χ\chiχ是闭合的凸集且f是χ\chiχ上的凸函数的最优化问题，这两个条件任一不满足则该问题即为非
java短路运算符和逻辑运算符的区别 3213213333332132 java基础
/* * 逻辑运算符——不论是什么条件都要执行左右两边代码 * 短路运算符——我认为在底层就是利用物理电路的“并联”和“串联”实现的 * 原理很简单，并联电路代表短路或（||），串联电路代表短路与（&&）。 * * 并联电路两个开关只要有一个开关闭合，电路就会通。 * 类似于短路或（||），只要有其中一个为true（开关闭合）是
Java异常那些不得不说的事白糖_ java exception
一、在finally块中做数据回收操作比如数据库连接都是很宝贵的，所以最好在finally中关闭连接。 JDBCAgent jdbc = new JDBCAgent(); try{ jdbc.excute("select * from ctp_log"); }catch(SQLException e){ ... }finally{ jdbc.close();
utf-8与utf-8(无BOM)的区别 dcj3sjt126com PHP
BOM——Byte Order Mark，就是字节序标记在UCS 编码中有一个叫做"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"的字符，它的编码是FEFF。而FFFE在UCS中是不存在的字符，所以不应该出现在实际传输中。UCS规范建议我们在传输字节流前，先传输字符"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"。这样如
JAVA Annotation之定义篇周凡杨 java 注解 annotation 入门注释
Annotation: 译为注释或注解 An annotation, in the Java computer programming language, is a form of syntactic metadata that can be added to Java source code. Classes, methods, variables, pa
tomcat的多域名、虚拟主机配置 g21121 tomcat
众所周知apache可以配置多域名和虚拟主机，而且配置起来比较简单，但是项目用到的是tomcat，配来配去总是不成功。查了些资料才总算可以，下面就跟大家分享下经验。很多朋友搜索的内容基本是告诉我们这么配置：在Engine标签下增面积Host标签，如下： <Host name="www.site1.com" appBase="webapps"
Linux SSH 错误解析（Capistrano 的cap 访问错误 Permission ） 510888780 linux capistrano
1.ssh -v [email protected] 出现 Permission denied (publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic,password). 错误运行状况如下： OpenSSH_5.3p1, OpenSSL 1.0.1e-fips 11 Feb 2013 debug1: Reading configuratio
log4j的用法 Harry642 java log4j
一、前言： log4j 是一个开放源码项目，是广泛使用的以Java编写的日志记录包。由于log4j出色的表现，当时在log4j完成时，log4j开发组织曾建议sun在jdk1.4中用log4j取代jdk1.4 的日志工具类，但当时jdk1.4已接近完成，所以sun拒绝使用log4j，当在java开发中
mysql、sqlserver、oracle分页，java分页统一接口实现 aijuans oracle jave
定义：pageStart 起始页，pageEnd 终止页,pageSize页面容量 oracle分页：　　　　select * from ( select mytable.*,rownum num from (实际传的SQL) where rownum<=pageEnd) where num>=pageStart sqlServer分页：
Hessian 简单例子 antlove java Web service hessian
hello.hessian.MyCar.java package hessian.pojo; import java.io.Serializable; public class MyCar implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 473690540190845543
数据库对象的同义词和序列百合不是茶 sql 序列同义词 ORACLE权限
回顾简单的数据库权限等命令; 解锁用户和锁定用户 alter user scott account lock/unlock; //system下查看系统中的用户 select * dba_users; //创建用户名和密码 create user wj identified by wj; identified by //授予连接权和建表权 grant connect to
使用Powermock和mockito测试静态方法 bijian1013 持续集成单元测试 mockito Powermock
实例： package com.bijian.study; import static org.junit.Assert.assertEquals; import java.io.IOException; import org.junit.Before; import org.junit.Test; import or
精通Oracle10编程SQL(6)访问ORACLE bijian1013 oracle 数据库 plsql
/* *访问ORACLE */ --检索单行数据 --使用标量变量接收数据 DECLARE v_ename emp.ename%TYPE; v_sal emp.sal%TYPE; BEGIN select ename,sal into v_ename,v_sal from emp where empno=&no; dbms_output.pu
【Nginx四】Nginx作为HTTP负载均衡服务器 bit1129 nginx
Nginx的另一个常用的功能是作为负载均衡服务器。一个典型的web应用系统，通过负载均衡服务器，可以使得应用有多台后端服务器来响应客户端的请求。一个应用配置多台后端服务器，可以带来很多好处：负载均衡的好处增加可用资源增加吞吐量加快响应速度，降低延时出错的重试验机制 Nginx主要支持三种均衡算法： round-robin l
jquery-validation备忘白糖_ jquery css F#Firebug
留点学习jquery validation总结的代码： function checkForm(){ validator = $("#commentForm").validate({// #formId为需要进行验证的表单ID errorElement :"span",// 使用"div"标签标记错误，默认:&
solr限制admin界面访问（端口限制和http授权限制） ronin47 限定Ip访问
solr的管理界面可以帮助我们做很多事情，但是把solr程序放到公网之后就要限制对admin的访问了。可以通过tomcat的http基本授权来做限制，也可以通过iptables防火墙来限制。我们先看如何通过tomcat配置http授权限制。第一步：在tomcat的conf/tomcat-users.xml文件中添加管理用户，比如： <userusername="ad
多线程-用JAVA写一个多线程程序，写四个线程，其中二个对一个变量加1，另外二个对一个变量减1 bylijinnan java 多线程
public class IncDecThread { private int j=10; /* * 题目:用JAVA写一个多线程程序，写四个线程，其中二个对一个变量加1，另外二个对一个变量减1 * 两个问题： * 1、线程同步--synchronized * 2、线程之间如何共享同一个j变量--内部类 */ public static
买房历程 cfyme
2015-06-21: 万科未来城，看房子 2015-06-26: 办理贷款手续，贷款73万，贷款利率5.65=5.3675 2015-06-27: 房子首付,签完合同 2015-06-28，央行宣布降息 0.25，就2天的时间差啊，没赶上。首付，老婆找他的小姐妹接了5万，另外几个朋友借了1-
[军事与科技]制造大型太空战舰的前奏 comsci 制造
天气热了........空调和电扇要准备好.......... 最近,世界形势日趋复杂化,战争的阴影开始覆盖全世界.......... 所以,我们不得不关
dateformat dai_lm DateFormat
"Symbol Meaning Presentation Ex." "------ ------- ------------ ----" "G era designator (Text) AD" "y year
Hadoop如何实现关联计算 datamachine mapreduce hadoop 关联计算
选择Hadoop，低成本和高扩展性是主要原因，但但它的开发效率实在无法让人满意。以关联计算为例。假设：HDFS上有2个文件，分别是客户信息和订单信息，customerID是它们之间的关联字段。如何进行关联计算，以便将客户名称添加到订单列表中？ &nbs
用户模型中修改用户信息时，密码是如何处理的 dcj3sjt126com yii
当我添加或修改用户记录的时候对于处理确认密码我遇到了一些麻烦，所有我想分享一下我是怎么处理的。场景是使用的基本的那些(系统自带)，你需要有一个数据表(user)并且表中有一个密码字段(password),它使用 sha1、md5或其他加密方式加密用户密码。面是它的工作流程: 当创建用户的时候密码需要加密并且保存，但当修改用户记录时如果使用同样的场景我们最终就会把用户加密过的密码再次加密，这
中文 iOS/Mac 开发博客列表 dcj3sjt126com Blog
本博客列表会不断更新维护，如果有推荐的博客，请到此处提交博客信息。本博客列表涉及的文章内容支持定制化Google搜索，特别感谢 JeOam 提供并帮助更新。本博客列表也提供同步更新的OPML文件（下载OPML文件），可供导入到例如feedly等第三方定阅工具中，特别感谢 lcepy 提供自动转换脚本。这里有导入教程。
js去除空格，去除左右两端的空格蕃薯耀去除左右两端的空格 js去掉所有空格 js去除空格
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SpringMVC4零配置--web.xml hanqunfeng springmvc4
servlet3.0+规范后，允许servlet，filter，listener不必声明在web.xml中，而是以硬编码的方式存在，实现容器的零配置。 ServletContainerInitializer：启动容器时负责加载相关配置 package javax.servlet; import java.util.Set; public interface ServletContainer
《开源框架那些事儿21》：巧借力与借巧力 j2eetop 框架 UI
同样做前端UI，为什么有人花了一点力气，就可以做好？而有的人费尽全力，仍然错误百出？我们可以先看看几个故事。故事1：巧借力，乌鸦也可以吃核桃有一个盛产核桃的村子，每年秋末冬初，成群的乌鸦总会来到这里，到果园里捡拾那些被果农们遗落的核桃。核桃仁虽然美味，但是外壳那么坚硬，乌鸦怎么才能吃到呢？原来乌鸦先把核桃叼起，然后飞到高高的树枝上，再将核桃摔下去，核桃落到坚硬的地面上，被撞破了，于是，
JQuery EasyUI 验证扩展可怜的猫 jquery easyui 验证
最近项目中用到了前端框架-- EasyUI，在做校验的时候会涉及到很多需要自定义的内容，现把常用的验证方式总结出来，留待后用。以下内容只需要在公用js中添加即可。使用类似于如下： <input class="easyui-textbox" name="mobile" id="mobile&
架构师之httpurlconnection----------读取和发送(流读取效率通用类) nannan408
1.前言. 如题. 2.代码. /* * Copyright (c) 2015, S.F. Express Inc. All rights reserved. */ package com.test.test.test.send; import java.io.IOException; import java.io.InputStream
Jquery性能优化 r361251 JavaScript jquery
一、注意定义jQuery变量的时候添加var关键字这个不仅仅是jQuery，所有javascript开发过程中，都需要注意，请一定不要定义成如下： $loading = $('#loading'); //这个是全局定义，不知道哪里位置倒霉引用了相同的变量名，就会郁闷至死的二、请使用一个var来定义变量如果你使用多个变量的话，请如下方式定义： . 代码如下: var page
在eclipse项目中使用maven管理依赖 tjj006 eclipse maven
概览: 如何导入maven项目至eclipse中建立自有Maven Java类库服务器建立符合maven代码库标准的自定义类库 Maven在管理Java类库方面有巨大的优势，像白衣所说就是非常“环保”。我们平时用IDE开发都是把所需要的类库一股脑的全丢到项目目录下，然后全部添加到ide的构建路径中，如果用了SVN/CVS，这样会很容易就把
中国天气网省市级联页面 x125858805 级联
1、页面及级联js <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"> &l

凸优化系列——凸函数

1.凸函数的定义

2.凸函数的性质

3.保凸运算

4.凸集与凸函数之间的关系

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